研究方法及数据

(一)研究方法

本文利用期货价格收益率和成交量、持仓量之间动态关系分析玉米期货市场的信息传导效应。根据Schwert和Seguin(1990)以及Bessembinder和Seguin(1993)的研究思想，动态分析模型由条件均值方程和条件标准波动方程两部分构成，由于条件标准方差会受到来自成交量和持仓量变化的影响，因此，分析成交量和持仓量对期货价格收益波动的影响时，本文把成交量和持仓量作为条件标准波动方程中的内生变量考虑，再通过条件均值方程与条件波动方程之间的关系进一步得出期货价格收益与成交量、持仓量之间的内在联系。在期货交易中，通常把成交量和持仓量看成是两个十分重要的指标，成交量能够用来反映市场信息量的大小，而持仓量则可以反映市场套期保值的活跃程度和不知情交易者的数量，而且，成交量和持仓量还能较好地用来反映知情和不知情投机者和套期保值者进行期货交易活动时对期货价格变化的影响。为更深入地探讨期货市场成交量和持仓量对价格收益波动的影响，本文将成交量和持仓量分为可预期部分和不可预期部分，并分别考虑可预期和不可预期成交量和持仓量与期货价格收益率之间的内在关系。对期货市场成交量和持仓量的可预期部分和不可预期部分采用以下方法来确定:在把成交量和持仓量纳入到模型之前，首先对成交量和持仓量时间序列进行平稳性检验，若为平稳序列，可用AR(5)对成交量和持仓量序列进行回归;若为非平稳性序列，则作ARIMA(5，1，0)处理。此处对AR(5)和ARIMA(5，1，0)均考虑了一周的时间，即考虑有5天的滞后期。两个回归估计式的残差可由下式给出:^εt=At－EAtAt－τ，τ=1，2，…，{}5(4)式(4)中，At为t日的成交量或持仓量，当成交量或持仓量为非平稳序列时，则为成交量或持仓量的差分。根据Schwert(1990)以及Gallant、Rossi和Tauchen(1992)等研究结果，过去价格的波动对成交量和持仓量也具有一定的解释力，因此，进一步对式(4)的残差项剔除价格的历史波动对成交量和持仓量的影响。

(二)数据来源及处理

本文采用大连商品交易所(DCE)玉米期货合约的日收盘价、日成交量和日持仓量交易数据进行实证分析，数据来源于大连商品交易所行情报价系统和WIND行情软件，时间跨度为2006年9月1日到2010年8月30日。由于期货合约的特殊性，每一个合约都有一定的存续期，即每一合约期货价格和成交量、持仓量数据具有不连续的特点，且同一交易日同时会有多个不同交割月份的期货合约进行交易，因此，同一期货品种在同一交易日有多个不同交割月份的期货数据存在。本文根据DCE玉米期货各合约的实际交易情况选择交易相对活跃、成交量相对较大的主力合约获取连续合约数据，剔除了玉米期货市场因节假日休市、玉米期货合约临近交割期和连续出现涨跌板而导致交易所临时调高保证金比例等非市场因素导致的成交量、持仓量和价格异常波动值，共得到DCE玉米连续合约的交易数据867个。

实证研究

(一)玉米期货价格收益率统计特征

DCE玉米期货价格收益率的基本统计特征。可以看出，玉米期货价格收益率标准差为1.039，说明价格收益率波动性不强;偏度值为0.517，呈现出左偏的特征，但绝对值较小，说明收益率分布大致对称;峰度值为7.744，明显大于3，表现出尖峰特征，而且JB正态检验值较小，说明玉米期货收益率在一定程度上服从正态分布特征;Q(5)统计值在10%的置信水平下不显著，说明价格收益率的自身预测能力不强。

(二)价格收益率波动与成交量、持仓量之间信息传导效应

DCE玉米期货价格收益率与成交量、持仓量之间的内在信息传导关系可通过式(1)和式(2)刻画，表2给出了玉米期货价格收益率与成交量、持仓量之间的参数分析结果。DCE玉米期货市场的成交量系数为正，且在5%的显著性水平下统计显著，表明玉米期货成交量与价格收益率波动之间存在正向关系，DCE玉米期货市场新信息的进入导致成交量的变化对期货价格收益率的波动具有正向冲击作用。玉米期货市场的持仓量系数为负，并在5%的显著性水平下统计显著，表明DCE玉米期货市场持仓量与期货价格收益率波动之间负相关，DCE玉米期货市场新信息的进入对期货价格收益率的波动具有反向冲击作用。也就是说，进入市场的信息引起持仓量的增加能够减小期货价格收益率波动的幅度，而进入市场的信息引起的持仓量的减少则能够增加期货价格收益率波动的幅度。由于新信息的进入导致成交量的变化和持仓量变化对期货价格收益率波动的信息传导方向是相反的，而一般来说，这种传导作用会同时发生，因此，两个作用之间会有相互抑制效应，若用参数α表示这种抑制效应，并令α=μ/η，则当0＜α＜1时，表明市场新信息引起的持仓量变化对期货价格收益率波动的负向作用大于新信息引起的成交量的变化对期货价格收益率波动的正向作用;当α＞1时，表明新信息引起的持仓量的变化对期货价格收益率波动的负向作用小于新信息引起的成交量的变化对期货价格收益率波动的正向作用。表2中，α值为2.705，大于1，表明持仓量的变化对收益率波动更为敏感。再从调整后的R2来看，其值为17.5%，表明DCE玉米期货市场成交量和持仓量的变动反映新信息的进入并将信息传导到期货价格收益率波动上的能力较强*，即期货价格收益率波动能够很好地通过成交量和持仓量的信息传导加以刻画。

(三)价格收益率波动与可预期和不可预期的成交量和持仓量之间信息传导

为了更深入分析DCE玉米期货市场成交量和持仓量对期货价格收益率的影响，阐明玉米期货市场内部的微观结构特征和市场信息传导方式，本文将成交量和持仓量进一步分解为可预期部分和不可预期部分。条件均值方程(1)和条件标准波动方程(6)反映了分解后的成交量和持仓量的变动与价格收益率之间的信息传导关系。表3给出了式(1)和式(6)的参数统计结果。由表3可知，DCE玉米期货市场可预期成交量与不可预期成交量系数符号均为正，并且均在5%的显著性水平下统计显著，说明DCE玉米期货市场成交量反映的市场新信息对价格收益率的波动具有正向传导作用，这一结论与表2的分析结果基本吻合。然而，可预期成交量和不可预期成交量对价格收益率波动的影响是非对称的。从可预期成交量与不可预期成交量系数绝对值的比率来看，μue的系数绝对值要大于μe的系数绝对值，即μue/μe＞1，这表明当新信息到达市场后，不可预期成交量的变动对期货价格收益率的信息传导作用明显高于可预期部分。出现这一结果的原因可能是由于可预期成交量包含的新信息到达市场和不可预期成交量包含的信息到达市场的速度是不一致的，亦即可预期成交量和不可预期成交量信息传导的效率是有差异的。将持仓量分为可预期部分和不可预期部分后，从表3的系数来看，DCE玉米期货的可预期持仓量系数为负，并且在5%的显著性水平下统计显著。不可预期持仓量的系数虽然也为负，但统计不显著。我们认为，产生这一现象的原因可能是由于DCE玉米期货市场的持仓量以套期保值者持仓为主，他们更关注的是与自身持有现货量成一定比例的那部分持仓量的变动，因而他们对持仓量的异常变动即不可预期持仓量的变动带来的信息反应不敏感。此外，期货市场中小投资者以日内交易者或短线交易者为主，他们通常采用快进快出的交易方式，很少持有隔夜仓，因此对持仓量的异常变动反应也不敏感，从而导致了不可预期持仓量的变动对价格收益率波动信息传导作用较弱。从调整后的R2值来看，DCE玉米期货成交量和持仓量对期货价格收益率波动的信息传导作用较高，达到23.1%，说明成交量和持仓量对收益率波动的解释能力较好。并且与没有将成交量和持仓量分解为可预期部分和不可预期部分相比，将成交量和持仓量分解后调整的R2值比分解前要高，说明将成交量和持仓量进行分解可以更显著地刻画它们对价格收益率的信息传导作用，并且也能更好地反映新信息在市场上的传导方向和传导效率，以揭示出期货市场深层的信息传导关系。

研究结论

本文考察了DCE玉米期货价格收益率的基本统计特征，对期货价格收益率波动与成交量、持仓量以及价格收益率波动与可预期和不可预期的成交量和持仓量之间的信息传导关系进行了实证分析。研究结果发现:(1)DCE玉米期货成交量与期货价格收益率波动之间存在正向关系，持仓量与期货价格收益率波动之间存在负向关系，并且持仓量的变化对期货价格收益率波动更为敏感。(2)将成交量和持仓量分为可预期部分和不可预期部分后，可预期成交量和不可预期成交量对价格收益率波动的影响是非对称的，不可预期成交量的变动对期货价格收益率的信息传导作用明显高于可预期部分，可预期成交量和不可预期成交量的信息传导效率存在明显差异。可预期持仓量对价格收益率波动存在负向关系，但不可预期持仓量对价格收益率不敏感，将成交量和持仓量分解后可以更显著地刻画其对期货价格收益率的信息传导作用。

作者：邵永同单位：天津商业大学经济学院